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威胁情报分析与数据标准化
analyzing-threat-intelligence-feeds
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
303
本技能提供了全面的框架,用于摄取、标准化和丰富来自多个结构化和非结构化源的威胁情报(CTI)。它指导用户对情报源进行评分,将异构的IOC格式(如OpenIOC, YARA)转换为标准的STIX 2.1格式,并通过外部服务进行丰富。适用于构建用于SIEM和EDR系统的自动化威胁检测流程。
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IOC威胁情报自动富集
automating-ioc-enrichment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
本技能旨在指导构建自动化工作流,用于利用多源威胁情报对原始的IOC(指标)进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源,可显著降低分析师的事件分诊时间,并标准化威胁上下文及置信度评分。
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对抗方基础设施追踪系统
building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
165
该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源,实现基础设施的交叉引爆(Pivoting),帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用,并构建完整的威胁情报关系图谱。
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从威胁报告构建攻击模式库
building-attack-pattern-library-from-cti-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
231
该技能用于解析复杂的网络威胁情报报告(CTI),提取对手的攻击行为。它将这些行为精准映射至MITRE ATT&CK框架,并构建为标准化的STIX 2.1攻击模式库。最终生成检测规则模板,用于提升防御能力和安全架构设计。
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Sigma规则生成与SIEM检测
building-detection-rules-with-sigma
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
141
本技能提供了一套完整的Sigma规则构建流程,用于生成跨越不同SIEM平台(如Splunk、Elastic、Sentinel)的通用检测规则。它帮助安全团队将威胁情报和MITRE ATT&CK战术技术转换为标准化的、可移植的检测逻辑,实现检测规则的自动化生成、校验,并映射到具体的SIEM查询语言。
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使用OpenCTI构建IOC富集流水线
building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
405
本技能指导如何使用OpenCTI平台构建自动化IOC富集流水线。通过集成VirusTotal、Shodan等外部威胁情报源,系统能自动为新采集的指标添加上下文信息、关联威胁行为,并计算置信度分数,极大地增强了安全分析的能力和威胁优先级判断。
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钓鱼邮件报告自动化处置工作流
building-phishing-reporting-button-workflow
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
187
本方案指导用户在邮件客户端部署钓鱼邮件报告按钮,构建安全反馈闭环。通过与SOAR平台集成,系统能对报告的可疑邮件进行自动化分级和处置,包括IOC提取、沙盒分析和威胁情报比对。这实现了威胁的快速分类、自动加固(如批量撤回、阻止发件人),并及时向用户提供反馈,极大提升了整体安全防御能力。
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开源情报威胁行为者画像分析
building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供了一个系统化的方法,利用开源情报(OSINT)构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据(如供应商报告、暗网论坛等)的过程,能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK,评估动机,从而生成结构化的报告,用于主动防御和归因分析。
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威胁情报源聚合构建
building-threat-feed-aggregation-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
255
本内容详细介绍了使用MISP平台构建威胁情报聚合系统。它涵盖了架构设计、如何从多个OSINT和商业源(如abuse.ch),汇集指标(IOCs),并利用Docker和Python API实现自动化关联、管理和分发,最终集成到SIEM和SOAR安全系统。
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威胁狩猎假设框架构建
building-threat-hunt-hypothesis-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
201
本框架提供了一个系统化的威胁狩猎方法论,帮助安全分析师将威胁情报、攻击模式和环境数据转化为可验证的假设。它指导用户完成从假设制定、跨平台数据查询到深度关联分析的整个流程,实现主动威胁检测和安全范围评估。
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Splunk威胁情报增强管道构建
building-threat-intelligence-enrichment-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
440
本指南详细介绍了如何在Splunk企业安全中构建自动化威胁情报增强管道。通过利用威胁情报框架,用户可以从多种外部源(如TAXII、CSV、自定义API)摄取、标准化和关联指纹识别物(IOCs)。该流程使用KV Store集合和查找搜索,将关键威胁上下文丰富到原始安全事件中,从而显著加速安全运营中心(SOC)的事件响应和分析。
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威胁情报自动化数据流集成
building-threat-intelligence-feed-integration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
57
该技能旨在构建自动化流水线,用于摄取、标准化和运营化威胁情报(TI)。它连接了各种来源(如STIX/TAXII、开源和商业平台),并将指标(IOC)实时导入SIEM和安全工具。适用于SOC团队需要自动化整个IOC生命周期管理,以实现实时威胁检测的场景。
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